C语言算法--有序查找(折半查找/二分查找)

 更新时间:2021年08月24日 14:56:26   作者:Aaronskr  
我们知道无序查找只能靠遍历,如果有序查找我们还挨个去遍历,未免太浪费时间,所以这里我们会用到不一样的方法,希望能给你带来帮助

题目

首先我们来把题目瞅一眼:

在一个有序数组中查找具体的某个数字n。
编写int binary_search (int x, int v[], int n);
功能:在v [0] <= v [1] <= v [2] <= …. <= v [n-1]的数组中查找x.

题目大概的意思就是说这是一串有序的数组,我们编写代码完成以下功能:如果输入的数字在数组中,就输出找到了并输出下标,如果输入的数字不在数组中则输出找不到。

下面看解法:

解法一: 挨个遍历

#include <stdio.h>
int main()
{
    int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };
    //查找7
    //遍历 0 ~ sz - 1
    int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int i = 0;
    int flag = 0;//0表示没有找到
    for (i = 0; i < sz; i++)
    {
        if(7 == arr[i])
        {
            flag = 1;
            break;
        }
    }
    if (1 == flag)
        printf("找到了,下标是:%d\n", i);
    else
        printf("没找到\n");
    return 0;
}

博主这里的代码为了让大家可以看的更清楚,所以没有写成输入的模式,而是直接想要查找7。

这是万能的方法,就挨个遍历,有就是有,没有就是没有,属实牛批,但缺点是太费时间,如果要查找1 - 10000000中的10000000,那未免也太久了,既然这样的数组是一串有序的数组,不妨我们可以试试二分查找/折半查找。

方法二:折半查找/二分查找(仅适用于有序查找)

方法分析:

下面分析一下折半查找是怎么实现的,比如我们的数组是1 - 10,想要查找的数是7,那我们知道下标为0的数组对于1,下标为9的数组对于10,那我们则应该先找到中间下标对应的元素arr[mid],让他和7比较,如果比7大,则将最右边的下标赋值为mid - 1,反之,则将最左边下标赋值为mid + 1,这样循环往复无限逼近要查找的数,每次排查一半,直到arr[mid] == 7,就找到了,如果直到最左下标和最右下标重合之后都找不到,那这个数一定不在这个有序数组内。

下面我们看代码是怎么写的:

代码实现:

#include <stdio.h>
int main()
{
    int arr[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };
    //查找7
    //0 ~ sz - 1
    int sz = sizeof (arr) / sizeof (arr[0]);
    int left = 0;
    int right = sz - 1;
    int mid = 0;
    int k = 7;//要查找的元素
    int flag = 0;
    while(left <= right) // 即使是 left == right,也有一个元素需要被查找
    {
        //求中间元素下标
        mid = (left + right) / 2; // 每一次二分查找都要求出新的中间元素下标
        if(arr[mid] < k)
        {
            left = mid + 1;
        }
        else if (arr[mid] > k)
        {
            right = mid - 1;
        }
        else
        {
            //找到了
            flag = 1;
            break;
        }
    }
    if (1 == flag)
        printf("找到了,下标是:%d\n", mid);
    else
        printf("找不到\n");
    return 0;
}

虽然折半查找看起来代码比遍历查找多一些,但其实中间省了非常多计算机计算的时间,非常好用~~

总结

本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!

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